天善学院 三个月教你从零入门人工智能 深度学习精华实践课程 实战项目视频教程附课件

冰点也疯狂

课程目录：

章节1： 什么是人工智能
  课时1：人工智能背景介绍
  课时2：前期环境准备

章节2： 深度学习入门基础知识
  课时3：深度学习环境准备
  课时4：TensorFlow快速入门（一）--基本概念和框架
  s' h- p( T# J+ i$ d  课时5：Tensorflow快速入门（二）--实战演练和模型训练
" p' f2 G  K! e0 b7 V; P  课时6：Tensorflow快速入门（三）--技巧总结
5 B" a* i2 D) n0 y* a' P' W- v  课时7：深度学习数学知识一览表
" M( K1 I9 {. W$ ^& w/ k0 a  课时8：作业：实例：用自己的数据集训练模型
+ S9 a3 q* K; e1 I  课时9：作业讲解—如何制作自己的数据集1
- k  }5 p& \+ l  J  L$ X  课时10：作业讲解—如何制作自己的数据集2

; B/ p3 m& A0 G5 t3 c$ t9 {, o章节3： 传统神经网络与参数理解
, Y* n1 x+ b  k1 {' ~% N" x  课时11：什么是多层感知机
) q0 @# i! T( Z! t  课时12：激活函数的原理、类别与实现1
  课时13：激活函数的原理、类别与实现2
( I& }6 H( G' h, }2 x% N  课时14：损失函数的原理、类别与实现上
  课时15：损失函数的原理、类别与实现下
  课时16：梯度下降算法一
8 d  G) U9 v0 g9 P  ~2 w  课时17：梯度下降算法二
  课时18：学习率的设定
; g3 \# o! R  R4 ?* j  d  课时19：正则化的方法（一）
  课时20：正则化的方法(二)
" T! E8 l3 G2 r  课时21：实例：识别花的种类
% G1 o. R) s* `% r  课时22：作业：改变不同的参数，提高识别花种类的准确率
2 j0 j5 h6 |# m  课时23：作业讲解：不同参数的改变对于准确率的变化原理

章节4： 前向传播与反向传播
% W# E! N* c9 M; Z% X2 }  课时24：前向传播的原理
  课时25：前向传播的代码实现
- P9 A: D( R/ ^! U' i# u4 r: `/ o  课时26：反向传播的原理
  课时27：反向传播代码实现
  课时28：实例：自己手写一个完整的BP
9 [( T  O& W6 D0 _1 ?3 \* y  课时29：作业：写一个Autoencoder
& ^% F0 n, n6 b% c1 i3 p9 ~8 ?  课时30：作业讲解：如何写一个Autoencoder

( K& d8 b$ J9 `% L( `章节5： 自编码Autocoder的原理及应用
/ V- n, m! F( X9 e, G5 R  课时31：什么是Autoencoer
: s# Y) M' g) j! Q) @) V  课时32：Autoencoder的原理与实现
  课时33：Autoencoder与PCA的区别
! A8 d/ \: ?3 N  课时34：Autoencoder的变种（一）
  课时35：Autoencoder的变种（二）
  课时36：实例：Autoencoder与聚类结合在预测用户偏好中的应用
  课时37：作业：运用Autoencoder对海量数据进行降维
  课时38：作业讲解：如何高效的运用Autoencoder降维

章节6： 经典卷积神经网络及图像分类
4 Q+ B) V+ r; [- }  课时39：卷积神经网络的背景与原理
  课时40：卷积神经网络的代码实现（1）
3 r6 ?" |. v- d- Z! f# z% e  课时41：卷积神经网络的代码实现（2）
3 S) [3 z1 t& a- _+ h  课时42：Le-Net5的网络结构与实现
  课时43：Alexnet的网络结构和实现
  课时44：Vgg的网络结构及实现
  课时45：GoogleNet的网络结构与实现
& Z5 L) m/ W% E( Y$ V; u2 Z  课时46：Resnet的网络结构及实现
  课时47：实例：用经典的卷积神经网络cifar-10数据进行图像分类

章节7： 目标检测算法的原理及应用
  课时48：目标检测算法的简介与种类
, s  A3 J% S5 @. v6 U1 ^  课时49：R-CNN相关算法的原理及实现（一）
0 L" x. m# a: N% c. ]  课时50：R-CNN相关算法的原理及实现（二）
- R2 K  u/ d8 Y' ~$ P; i( z! @0 D% E0 K  课时51：YOLO相关算法的原理及实现（一）
8 B! G5 b6 a/ e( j; U7 D  课时52：YOLO相关算法的原理及实现（二）
  课时53：SSD相关算法的原理及实现 （一）
4 d' w; g5 t' v- h$ j  课时54：SSD相关算法的原理及实现 （二）

3 u9 M3 D( L3 V7 D8 e$ ~章节8： 迁移学习
  课时55：迁移学习简介
  课时56：迁移学习的应用
9 H9 h; \+ X$ _( y: g+ z1 ?  课时57：迁移学习的方法
  课时58：迁移学习案例分享

: z6 T/ A1 N, }/ G( h1 w# `) I( q; e章节9： 循环神经网络RNN
1 H0 ^* a# J# ^5 ]! b; v" }  课时59：循环神经网络RNN的简介与原理详解
& @6 }) r- p# j! [: F  课时60：循环神经网络RNN的代码实现
6 y( Q* X. P. w- P4 b+ a  课时61：实例：用RNN来做情感分析

章节10： 自然语言处理
8 u( e6 U2 |5 ~; P( i  课时62：LSTM的简介与原理详解
9 d! Y$ V# K, L# ?- w  课时63：LSTM的代码实现
  课时64：实例：用LSTM实现一个简单的聊天机器人

  c- F( [5 C; N, j4 Y" y章节11： 无监督学习：对抗网络GAN
& c9 K* \- _+ t  课时65：GAN的背景与应用
, _8 S" o" u: F' e  课时66：GAN的数学推导及代码实现
  课时67：GAN的变种及应用
( i: l( P7 ^$ V4 P  课时68：实例：用GAN生成二次元萌妹子

7 J# h3 k/ l4 f2 I章节12： 深度学习的高性能计算
  课时69：单机单卡的实现过程
  课时70：单机多卡的实现过程
( k0 J* U: m' B: W- o1 y6 m  课时71：多机单卡的实现过程
7 o2 r) a8 L& L! O* \  y# V/ k  课时72：多机多卡的实现过程
  课时73：实例： 分布式训练实例：基于docker的分布式训练框架的搭建

3 K* ^/ E0 [6 k! Q2 l章节13： 实战项目演练
0 e3 y4 o" S1 q0 ~' I8 }  课时74：用户分群与偏好预测经典案例
  课时75：自动创作古诗词
9 V" p! O# d4 A1 [  U+ O7 S  课时76：自动创造音乐

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很棒的教程～～